Data Structure ?
1105.66M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
コンテキスト（このデータセットにはエラーを避けるためRENAME2ファイルが含まれていません）
カリフォルニア工科大学256データセット（Caltech 256）は、その前身であるカリフォルニア工科大学101データセット（Caltech 101）の改良版と見なされています。これには、カテゴリサイズの拡大、新しい大きなクラッターカテゴリの追加、全体的な難易度の上昇などの新機能があります。これは、視覚認識用のモデルを訓練するのに最適なデータセットです。混雑した画像の中からカエル、携帯電話、帆船などの多くのカテゴリをどのように認識できるのでしょうか？そもそもこれらのカテゴリをどのように学習できるのでしょうか？機械に同じ能力を与えることはできるのでしょうか？
内容
このデータセットには257の物体カテゴリにまたがる30,607枚の画像が含まれています。物体カテゴリは非常に多様で、バッタから音叉まで幅広いものがあります。カテゴリごとの画像の分布は以下の通りです。
最小：80
中央値：100
平均：119
最大：827
謝辞
元のデータソースとバナー画像：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/
このデータセットを使用する際は、必ず以下を引用してください。
グリフィン, G. ホルブ, AD. ペロナ, P. カリフォルニア工科大学256データセット. カリフォルニア工科大学技術報告.
着想
特定の画像を識別するモデルを構築できますか？
その物体は何ですか？バックパック、箸、目玉焼き、または他の253の物体カテゴリのいずれかですか？
×
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